TED2005
Janine Benyus: Biomimicry's surprising lessons from nature's engineers
Janine Benyus doğanın tasarımlarını paylaşıyor
Filmed:
Readability: 4.1
2,405,060 views
Biyomimikrideki güncel gelişmelerle ilgili bu ilham verici konuşmada Janine Benyus; doğanın, geliştirdiğimiz ürün ve sistemleri çoktandır nasıl etkilediğinin cesaretlendirici örneklerini sunuyor.
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationist
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity. Full bio
A self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:24
It is a thrill to be here at a conference
0
0
4000
Burada, "Doğadan İlham"a adanmış bir konferansta
00:28
that's devoted to "Inspired by Nature" -- you can imagine.
1
4000
5000
bulunmak çok heyecan verici -- tahmin edersiniz ki.
00:33
And I'm also thrilled to be in the foreplay section.
2
9000
4000
Ön sevişme bölümünde olduğum için de çok heyecanlıyım.
00:37
Did you notice this section is foreplay?
3
13000
2000
Bu bölümün ön sevişme olduğunu fark ettiniz mi?
00:39
Because I get to talk about one of my favorite critters,
4
15000
3000
Çünkü en sevdiğim yaratıklardan biri olan "batı batağanı"
00:42
which is the Western Grebe. You haven't lived
5
18000
3000
hakkında konuşacağım. Bu elemanların kur yapma
00:45
until you've seen these guys do their courtship dance.
6
21000
4000
danslarını görmediyseniz daha yaşamadınız demektir.
00:49
I was on Bowman Lake in Glacier National Park,
7
25000
3000
Glacier Milli Parkı'nda; uzun ve dar, içinde
00:52
which is a long, skinny lake with sort of mountains upside down in it,
8
28000
4000
bir nevi baş aşağı duran dağlar olan Bowman gölündeydim.
00:56
and my partner and I have a rowing shell.
9
32000
2000
Ve partnerimle benim bir yarış kayığımız vardı.
00:58
And so we were rowing, and one of these Western Grebes came along.
10
34000
6000
Kürek çekiyorduk ve bu batı batağanlarından biri göründü.
01:04
And what they do for their courtship dance is, they go together,
11
40000
5000
Kur dansları için yaptıkları şuydu, birlikte gidiyorlar,
01:09
the two of them, the two mates, and they begin to run underwater.
12
45000
5000
ikisi, iki eş, ve su altında koşmaya başlıyorlar.
01:14
They paddle faster, and faster, and faster, until they're going so fast
13
50000
4000
Ayak çırpıyorlar, daha hızlı, daha hızlı, daha hızlı, en sonunda öylesine hızlanıyorlar ki
01:18
that they literally lift up out of the water,
14
54000
3000
gerçek anlamıyla suyun üzerinde durabiliyorlar,
01:21
and they're standing upright, sort of paddling the top of the water.
15
57000
4000
ve dik duruyorlar; sanki suyun yüzeyine ayak çırpıyorlar.
01:25
And one of these Grebes came along while we were rowing.
16
61000
5000
Ve biz kürek çekerken bu batağanlardan biri ortaya çıktı.
01:30
And so we're in a skull, and we're moving really, really quickly.
17
66000
4000
Biz kayıktayız ve çok çok hızlı gidiyoruz.
01:34
And this Grebe, I think, sort of, mistaked us for a prospect,
18
70000
7000
Ve bu batağan, sanıyorum ki, bizi bir şekilde bir muhtemel adayla karıştırdı
01:41
and started to run along the water next to us,
19
77000
4000
ve suyun üzerinde bizim hemen yanımızda koşmaya başladı,
01:45
in a courtship dance -- for miles.
20
81000
5000
kur dansıyla -- millerce.
01:50
It would stop, and then start, and then stop, and then start.
21
86000
4000
Duruyordu ve tekrar başlıyordu, duruyordu ve tekrar başlıyordu.
01:54
Now that is foreplay.
22
90000
2000
İşte ön sevişme budur.
01:56
(Laughter)
23
92000
3000
(Kahkahalar)
01:59
I came this close to changing species at that moment.
24
95000
9000
Tamam. O an tür değiştirmeye bu kadar yaklaştım.
02:08
Obviously, life can teach us something
25
104000
4000
Belli ki, yaşam bize eğlence bölümünde
02:12
in the entertainment section. Life has a lot to teach us.
26
108000
4000
bir şeyler öğretebilir, değil mi; yaşamın bize öğretecek çok şeyi var.
02:16
But what I'd like to talk about today
27
112000
3000
Ama bugün, yaşamın bize teknoloji ve tasarımda
02:19
is what life might teach us in technology and in design.
28
115000
4000
ne öğretebileceği üzerinde konuşmak istiyorum.
02:23
What's happened since the book came out --
29
119000
2000
Kitap çıktığından beri ne oldu --
02:25
the book was mainly about research in biomimicry --
30
121000
3000
Kitap genel olarak biyomimikrideki araştırmalar hakkındaydı.
02:28
and what's happened since then is architects, designers, engineers --
31
124000
4000
O zamandan beri olan ise mimarların, tasarımcıların, mühendislerin
02:32
people who make our world -- have started to call and say,
32
128000
3000
-dünyamızı yapan insanların- şunu söylemeye başlamalarıydı:
02:35
we want a biologist to sit at the design table
33
131000
4000
"Biz; tasarım masasının başında oturacak, o anda ilham
02:39
to help us, in real time, become inspired.
34
135000
3000
bulmamıza yardımcı olacak bir biyolog istiyoruz."
02:42
Or -- and this is the fun part for me -- we want you to take us out
35
138000
4000
Ya da -benim için eğlenceli kısmı bu- "Bizi dışarıya doğaya çıkarmanızı
02:46
into the natural world. We'll come with a design challenge
36
142000
2000
istiyoruz. Bir tasarım sorunuyla çıkageliriz ve
02:48
and we find the champion adapters in the natural world, who might inspire us.
37
144000
5000
bize ilham verebilecek en iyi adapte olabilen öncüleri doğada bulabiliriz."
02:53
So this is a picture from a Galapagos trip that we took
38
149000
4000
Bu, bizim atık su arıtma mühendisleriyle çıktığımız bir Galapagos
02:57
with some wastewater treatment engineers; they purify wastewater.
39
153000
4000
gezisinden bir fotoğraf. Bu mühendisler atık suyu arıtırlar.
03:01
And some of them were very resistant, actually, to being there.
40
157000
3000
Ve bazıları orada olmamıza gerçekten çok tepkiliydi.
03:04
What they said to us at first was, you know, we already do biomimicry.
41
160000
5000
Bize ilk söyledikleri şuydu: "Biz zaten biyomimikriden faydalanıyoruz.
03:09
We use bacteria to clean our water. And we said,
42
165000
5000
Suyumuzu temizlemek için bakteri kullanıyoruz." Ve biz de dedik ki:
03:14
well, that's not exactly being inspired by nature.
43
170000
4000
"Bu tam olarak -- bu tam olarak doğadan ilham almak değil.
03:18
That's bioprocessing, you know; that's bio-assisted technology:
44
174000
4000
Bu biyo-işleme." degil mi, bu biyo-destekli teknoloji:
03:22
using an organism to do your wastewater treatment
45
178000
5000
Atık su arıtmanız için bir organizmayı kullanmak
03:27
is an old, old technology called "domestication."
46
183000
3000
"kültürleme" denen çok çok eski bir teknoloji.
03:30
This is learning something, learning an idea, from an organism and then applying it.
47
186000
7000
Bu, bir şeyi, bir düşünceyi bir organizmadan öğrenmek ve sonra onu uygulamaktır.
03:37
And so they still weren't getting it.
48
193000
3000
Ve halâ anlamıyorlardı.
03:40
So we went for a walk on the beach and I said,
49
196000
2000
Ve biz de bir sahil yürüyüşüne çıktık ve dedim ki:
03:42
well, give me one of your big problems. Give me a design challenge,
50
198000
5000
"Peki, bana büyük problemlerinizden birini söyleyin. Bana bir tasarım sorunu verin,
03:47
sustainability speed bump, that's keeping you from being sustainable.
51
203000
3000
sürdürülebilir olmanızı engelleyen bir sürdürülebilirlik engeli söyleyin.
03:50
And they said scaling, which is the build-up of minerals inside of pipes.
52
206000
6000
Ve onlar da boruların içinde minerallerin birikmesini ifade eden "tortu tabakalaşması"nı söylediler.
03:56
And they said, you know what happens is, mineral --
53
212000
2000
Ve dediler ki:"Bilirsiniz, olan şey şudur: Mineral
03:58
just like at your house -- mineral builds up.
54
214000
2000
evinizde de olduğu gibi birikir
04:00
And then the aperture closes, and we have to flush the pipes with toxins,
55
216000
4000
ve sonra açıklık kapanır ve boruları toksinlerle yıkamamız
04:04
or we have to dig them up.
56
220000
2000
ya da sökmemiz gerekir.
04:06
So if we had some way to stop this scaling --
57
222000
3000
Yani bu tortu tabakalaşmasını önleyecek bir şeyimiz olsaydı keşke..."
04:09
and so I picked up some shells on the beach. And I asked them,
58
225000
5000
Bunun üzerine ben de kumsaldaki deniz kabuklarından alıp dedim ki:
04:14
what is scaling? What's inside your pipes?
59
230000
2000
"Tortu tabakalaşması nedir? Borularınızın içindeki nedir?"
04:16
And they said, calcium carbonate.
60
232000
3000
Onlar da "kalsiyum karbonat" dedi.
04:19
And I said, that's what this is; this is calcium carbonate.
61
235000
3000
Ve ben de "İşte o budur; bu kalsiyum karbonat." dedim.
04:22
And they didn't know that.
62
238000
3000
Ve bunu bilmiyorlardı.
04:25
They didn't know that what a seashell is,
63
241000
2000
Bir deniz kabuğunun ne olduğunu bilmiyorlardı;
04:27
it's templated by proteins, and then ions from the seawater
64
243000
4000
proteinlerle kalıbı oluşur ve deniz suyundaki iyonlar
04:31
crystallize in place to create a shell.
65
247000
3000
üzerinde kristalize olarak kabuğu oluşturur.
04:34
So the same sort of a process, without the proteins,
66
250000
4000
Yani aynı türde bir süreç, protein olmadan,
04:38
is happening on the inside of their pipes. They didn't know.
67
254000
3000
borularının içinde gerçekleşiyor. Bilmiyorlardı.
04:41
This is not for lack of information; it's a lack of integration.
68
257000
6000
Bu bilgi eksikliği değil; bu entegrasyon eksikliği.
04:47
You know, it's a silo, people in silos. They didn't know
69
263000
3000
Bilirsiniz, ağaçların arasında olup ormanı görememe durumu. Aynı şeyin
04:50
that the same thing was happening. So one of them thought about it
70
266000
3000
olduğunu bilmiyorlardı. İçlerinden biri bununla ilgili düşünüp şöyle dedi:
04:53
and said, OK, well, if this is just crystallization
71
269000
4000
"Tamam, peki; bu sadece deniz suyundan olan
04:57
that happens automatically out of seawater -- self-assembly --
72
273000
5000
kristalizasyon -kendiliğinden düzenlenme- ise
05:02
then why aren't shells infinite in size? What stops the scaling?
73
278000
5000
neden kabuklar sonsuz büyüklükte olmuyor? "Scaling"i durduran nedir?
05:07
Why don't they just keep on going?
74
283000
2000
Neden büyümeye devam etmiyorlar?
05:09
And I said, well, in the same way
75
285000
4000
Ve ben de dedim ki: "Nasıl dışarı bir salgılıyorlar ve
05:13
that they exude a protein and it starts the crystallization --
76
289000
4000
kristalizasyon başlıyorsa
05:17
and then they all sort of leaned in --
77
293000
4000
- bunun üzerine mühendisler dikkat kesildi -
05:21
they let go of a protein that stops the crystallization.
78
297000
3000
kristalizasyonu durduran bir protein de salgılıyorlar.
05:24
It literally adheres to the growing face of the crystal.
79
300000
2000
Bu gerçekten kristalin büyüyen yüzüne tutunuyor.
05:26
And, in fact, there is a product called TPA
80
302000
4000
Ve, bir de, bu proteini -durdurma proteinini-
05:30
that's mimicked that protein -- that stop-protein --
81
306000
5000
taklit eden TPA diye bir ürün var.
05:35
and it's an environmentally friendly way to stop scaling in pipes.
82
311000
4000
Ve bu, borulardaki tortu tabakalaşmasını durdurmanın çevreye dost bir yolu.
05:39
That changed everything. From then on,
83
315000
4000
Bu her şeyi değiştirdi. Bu andan itibaren
05:43
you could not get these engineers back in the boat.
84
319000
4000
mühendisleri bota geri getiremiyordunuz.
05:47
The first day they would take a hike,
85
323000
3000
İlk gün bir yürüyüşe çıkarlardı,
05:50
and it was, click, click, click, click. Five minutes later they were back in the boat.
86
326000
3000
ve klik - klik - klik - klik olurdu; beş dakika sonra hepsi tekrar bottaydı.
05:53
We're done. You know, I've seen that island.
87
329000
4000
"Bitirdik, Bilirsin, o adayı gördüm.
05:57
After this,
88
333000
2000
Bundan sonra,
05:59
they were crawling all over. They would snorkel
89
335000
3000
her yerde yüzdüler;
06:02
for as long as we would let them snorkel.
90
338000
5000
onları bıraktığımız kadar şnorkelle yüzdüler.
06:07
What had happened was that they realized that there were organisms
91
343000
4000
Olan şey şuydu: Kariyerlerini çözmeye adadıkları
06:11
out there that had already solved the problems
92
347000
4000
sorunları zaten çözmüş bazı organizmaların
06:15
that they had spent their careers trying to solve.
93
351000
3000
var olduğunu fark ettiler.
06:18
Learning about the natural world is one thing;
94
354000
5000
Doğayı öğrenmek bir şeydir;
06:23
learning from the natural world -- that's the switch.
95
359000
2000
doğadan öğrenmek...Değişim budur.
06:25
That's the profound switch.
96
361000
3000
Derinlemesine değişim budur.
06:28
What they realized was that the answers to their questions are everywhere;
97
364000
4000
Farkına vardıkları, sorularının cevaplarının her yerde olduğuydu;
06:32
they just needed to change the lenses with which they saw the world.
98
368000
4000
sadece dünyayı gördükleri lensleri değiştirmeleri gerekiyordu.
06:36
3.8 billion years of field-testing.
99
372000
4000
3.8 milyar yıllı bir saha testi.
06:40
10 to 30 -- Craig Venter will probably tell you;
100
376000
3000
10 ilâ 30 -- Craig Venter herhalde size anlatır;
06:43
I think there's a lot more than 30 million -- well-adapted solutions.
101
379000
4000
ben 30 milyondan çok daha fazla olduğunu düşünüyorum, çok iyi adapte olmuş çözüm.
06:47
The important thing for me is that these are solutions solved in context.
102
383000
8000
Benim için önemli olan bunların bağlam içinde ortaya konmuş çözümler olmasıdır.
06:55
And the context is the Earth --
103
391000
2000
Ve bağlam da Dünya'dır -
06:57
the same context that we're trying to solve our problems in.
104
393000
5000
bizim de içinde sorunlarımızı çözmeye çalıştığımız bağlamın aynısı.
07:02
So it's the conscious emulation of life's genius.
105
398000
4000
Bu yaşamın dehasına bilinçli öykünmedir.
07:06
It's not slavishly mimicking --
106
402000
2000
Köle gibi taklit etmek değildir;
07:08
although Al is trying to get the hairdo going --
107
404000
3000
-Al (Albert Einstein) saç modelini benzetmeye çalışsa da-
07:11
it's not a slavish mimicry; it's taking the design principles,
108
407000
4000
köle gibi taklit etmek değildir. Doğanın tasarım prensiplerini,
07:15
the genius of the natural world, and learning something from it.
109
411000
5000
dehasını almak ve bunda bir şeyler öğrenmektir.
07:20
Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what
110
416000
4000
Şimdi, bu kadar fazla IT (ç.n. "bilgi teknolojileri") insanı olan bir grupta, değinmem gerekir ki
07:24
I'm not going to talk about, and that is that your field
111
420000
3000
--üzerine konuşmayacağım bir nokta-- ve bu da sizin alanınızın
07:27
is one that has learned an enormous amount from living things,
112
423000
4000
yaşayan şeylerden devasa miktarda öğrenmiş bir alan olduğu,
07:31
on the software side. So there's computers that protect themselves,
113
427000
4000
yazılım tarafında. Mesela kendini bağışıklık sistemleri gibi koruyan
07:35
like an immune system, and we're learning from gene regulation
114
431000
3000
bilgisayarlar var ve biz gen düzenlemesinden
07:38
and biological development. And we're learning from neural nets,
115
434000
5000
ve biyolojik gelişmelerden öğreniyoruz. Ve nöral ağlardan,
07:43
genetic algorithms, evolutionary computing.
116
439000
3000
genetik algoritmalardan, evrimci programlamadan.
07:46
That's on the software side. But what's interesting to me
117
442000
5000
Bunlar yazılım tarafında. Ama bana ilginç gelen
07:51
is that we haven't looked at this, as much. I mean, these machines
118
447000
5000
buna (ç.n. donanıma) pek bakmamış olmamız. Bence bu makineler
07:56
are really not very high tech in my estimation
119
452000
3000
gerçekten pek yüksek teknolojili değil tahminimce,
07:59
in the sense that there's dozens and dozens of carcinogens
120
455000
5000
şöyle ki Silicon Vadisi'ndeki sularda düzinelerce ve düzinelerce
08:04
in the water in Silicon Valley.
121
460000
3000
kanserojen var.
08:07
So the hardware
122
463000
3000
Yani donanım,
08:10
is not at all up to snuff in terms of what life would call a success.
123
466000
5000
yaşamın başarı kriterleri anlamında hiç de iyi bir noktada değil.
08:15
So what can we learn about making -- not just computers, but everything?
124
471000
5000
Yani biz sadece bilgisayarları da değil her şeyi yapmakla ilgili ne öğrenebiliriz?
08:20
The plane you came in, cars, the seats that you're sitting on.
125
476000
4000
Geldiğiniz uçaklar, arabalar, oturduğunuz koltuklar...
08:24
How do we redesign the world that we make, the human-made world?
126
480000
7000
Yaptığımız dünyayı, insan yapımı dünyayı, nasıl baştan tasarlayabiliriz?
08:31
More importantly, what should we ask in the next 10 years?
127
487000
4000
Daha önemlisi, önümüzdeki on yıl içinde ne sormalıyız?
08:35
And there's a lot of cool technologies out there that life has.
128
491000
3000
Ve yaşamda olan birçok mükemmel teknoloji var.
08:38
What's the syllabus?
129
494000
2000
İzlenecek program nedir?
08:40
Three questions, for me, are key.
130
496000
4000
Üç soru benim için önemli.
08:44
How does life make things?
131
500000
2000
Yaşam bir şeyleri nasıl yapıyor?
08:46
This is the opposite; this is how we make things.
132
502000
3000
Bu zıttı; bu bizim yapış şeklimiz.
08:49
It's called heat, beat and treat --
133
505000
2000
Buna "ısıt, döv ve işle" deniyor;
08:51
that's what material scientists call it.
134
507000
2000
malzeme bilim adamları böyle diyor.
08:53
And it's carving things down from the top, with 96 percent waste left over
135
509000
5000
Ve bu, bir şeyleri baştan aşağı yontmak anlamına geliyor;
08:58
and only 4 percent product. You heat it up; you beat it with high pressures;
136
514000
5000
öyle ki %96'sı atık oluyor ve sadece %4'ü ürün. Isıtıyorsunuz, yüksek basınçla dövüyorsunuz,
09:03
you use chemicals. OK. Heat, beat and treat.
137
519000
3000
kimyasallar kullanıyorsunuz. Tamam. Isıt-döv-işle.
09:06
Life can't afford to do that. How does life make things?
138
522000
4000
Yaşam bunu karşılayamaz. Yaşam şeyleri nasıl yapıyor?
09:10
How does life make the most of things?
139
526000
3000
Yaşam şeylerin çoğunu nasıl yapıyor?
09:13
That's a geranium pollen.
140
529000
3000
Bu bir sardunya poleni.
09:16
And its shape is what gives it the function of being able
141
532000
5000
Havada kolayca yuvarlanabilme işlevini ona veren
09:21
to tumble through air so easily. Look at that shape.
142
537000
4000
şekli; tamam, şekline bakın.
09:25
Life adds information to matter.
143
541000
5000
Yaşam maddeye bilgi ekliyor.
09:30
In other words: structure.
144
546000
2000
-başka bir deyişle- strüktür.
09:32
It gives it information. By adding information to matter,
145
548000
5000
Ona bilgi veriyor. Maddeye bilgi ekleyerek,
09:37
it gives it a function that's different than without that structure.
146
553000
6000
yaşam ona o strüktür olmadan olmayacak bir işlev veriyor.
09:43
And thirdly, how does life make things disappear into systems?
147
559000
5000
Ve üçüncü olarak, yaşam "şeyleri" nasıl sistemlerin içinde gözden kaybediyor?
09:48
Because life doesn't really deal in things;
148
564000
5000
Çünkü yaşam, "şeylerle" pek de meşgul olmuyor;
09:53
there are no things in the natural world divorced
149
569000
4000
Doğada kendi sistemlerinden ayrılmış
09:57
from their systems.
150
573000
3000
hiçbir şey yoktur.
10:00
Really quick syllabus.
151
576000
2000
Hızlı bir program...
10:02
As I'm reading more and more now, and following the story,
152
578000
6000
Daha çok okudukça ve hikayeyi takip ettikçe, görüyorum ki
10:08
there are some amazing things coming up in the biological sciences.
153
584000
4000
biyoloji bilimlerinde yaklaşmakta olan inanılmaz şeyler var.
10:12
And at the same time, I'm listening to a lot of businesses
154
588000
3000
Ve aynı zamanda, birçok işletmeyi dinliyorum ve
10:15
and finding what their sort of grand challenges are.
155
591000
4000
onların üstesinden gelmeleri gereken en büyük sorunları buluyorum.
10:19
The two groups are not talking to each other.
156
595000
2000
İki grup birbirleriyle konuşmuyor.
10:21
At all.
157
597000
3000
Hiç.
10:24
What in the world of biology might be helpful at this juncture,
158
600000
4000
Bu birleşmede biyoloji dünyasından ne yardımcı olabilir,
10:28
to get us through this sort of evolutionary knothole that we're in?
159
604000
5000
bizi içinde olduğumuz bu "evrimsel budak deliği"nden ne geçirebilir?
10:33
I'm going to try to go through 12, really quickly.
160
609000
3000
Hızlıca 12 noktaya değineceğim.
10:36
One that's exciting to me is self-assembly.
161
612000
3000
Tamam, heyecanlı bulduğum bir nokta "kendiliğinden düzenlenme".
10:39
Now, you've heard about this in terms of nanotechnology.
162
615000
4000
Şimdi, nanoteknoloji terminolojisinde bunu duydunuz.
10:43
Back to that shell: the shell is a self-assembling material.
163
619000
4000
Kabuğa geri dönelim: Kabuk kendiliğinden düzenlenen bir malzemedir.
10:47
On the lower left there is a picture of mother of pearl
164
623000
4000
Sol altta deniz suyundan oluşmakta olan
10:51
forming out of seawater. It's a layered structure that's mineral
165
627000
4000
bir sedef resmi var. Bu, mineral ve sonra polimerden oluşan katmanlı
10:55
and then polymer, and it makes it very, very tough.
166
631000
3000
bir yapı ve bu onu çok çok sert yapıyor.
10:58
It's twice as tough as our high-tech ceramics.
167
634000
3000
Bizim yüksek teknoloji seramiğimizin iki katı sertlikte.
11:01
But what's really interesting: unlike our ceramics that are in kilns,
168
637000
4000
Ama gerçekten ilginç olan fırında olan bizim seramiklerimizin tersine
11:05
it happens in seawater. It happens near, in and near, the organism's body.
169
641000
5000
bu deniz suyunda oluyor. Organizmanın vücudunun yakınında, içinde ve yakınında oluyor.
11:10
This is Sandia National Labs.
170
646000
2000
Tamam, insanlar başlıyor--
11:12
A guy named Jeff Brinker
171
648000
5000
bu Sandia Ulusal Laboratuvarından. Jeff Brinker adında bir kişi
11:17
has found a way to have a self-assembling coding process.
172
653000
4000
kendiliğinden düzenlenen bir kodlama prosesi yapmanın bir yolunu buldu.
11:21
Imagine being able to make ceramics at room temperature
173
657000
4000
Oda sıcaklığında seramik yapılabildiğini düşünün,
11:25
by simply dipping something into a liquid,
174
661000
4000
bir şeyi bir sıvıya sokuyorsunuz,
11:29
lifting it out of the liquid, and having evaporation
175
665000
3000
sıvıdan çıkarıyorsunuz ve buharlaşma,
11:32
force the molecules in the liquid together,
176
668000
4000
sıvıdaki molekülleri yapboz parçaları şeklinde
11:36
so that they jigsaw together
177
672000
2000
birleşmeye zorluyor,
11:38
in the same way as this crystallization works.
178
674000
4000
aynı bu kristalizasyon sürecinde olduğu şekilde.
11:42
Imagine making all of our hard materials that way.
179
678000
3000
Bütün sert malzemelerimizi bu şekilde yaptığımızı düşünün.
11:45
Imagine spraying the precursors to a PV cell, to a solar cell,
180
681000
7000
Prekürsörleri çatıdaki bir PV hücresine, güneş hücresine püskürttüğünüzü
11:52
onto a roof, and having it self-assemble into a layered structure that harvests light.
181
688000
4000
ve bunun ışığı toplayan katmanlı bir yapıya kendini düzenlediğini düşünün.
11:56
Here's an interesting one for the IT world:
182
692000
4000
Bu da IT dünyası için ilginç bir örnek:
12:00
bio-silicon. This is a diatom, which is made of silicates.
183
696000
5000
Bio-silikon. Bu silikattan oluşan bir diyatom.
12:05
And so silicon, which we make right now --
184
701000
2000
Ve şu anda yaptığımız ve çiplerimizin üretiminde
12:07
it's part of our carcinogenic problem in the manufacture of our chips --
185
703000
6000
kullandığımız silikon kanserojen problemimizin bir parçası.
12:13
this is a bio-mineralization process that's now being mimicked.
186
709000
4000
Bu, şu anda taklit edilen bir biyo-mineralizasyon prosesi.
12:17
This is at UC Santa Barbara. Look at these diatoms.
187
713000
4000
Bu UC Santa Barbara'da. Şu diyatomlara bakın;
12:21
This is from Ernst Haeckel's work.
188
717000
3000
bu Ernst Haeckel'in çalışmasından.
12:24
Imagine being able to -- and, again, it's a templated process,
189
720000
5000
Düşünün ki -ve gene, bu da bir kalıplı proses,
12:29
and it solidifies out of a liquid process -- imagine being able to have that
190
725000
4000
ve likit bir prosesten katılaşıyor- düşünün ki bu tip bir yapıyı
12:33
sort of structure coming out at room temperature.
191
729000
4000
oda sıcaklığında elde edebiliyorsunuz.
12:37
Imagine being able to make perfect lenses.
192
733000
3000
Kusursuz mercekler yapabildiğinizi düşünün.
12:40
On the left, this is a brittle star; it's covered with lenses
193
736000
5000
Solda, bu bir kıllıyıldız, merceklerle kaplanmış;
12:45
that the people at Lucent Technologies have found
194
741000
3000
Lucent Technologies'de çalışanlar bunların hiç distorsiyonu
12:48
have no distortion whatsoever.
195
744000
2000
olmayan mercekler olduğunu keşfetti.
12:50
It's one of the most distortion-free lenses we know of.
196
746000
3000
Şu anda kadar bildiğimiz en distorsiyonsuz lensler.
12:53
And there's many of them, all over its entire body.
197
749000
3000
Ve çok var; bütün vücudu üzerinde.
12:56
What's interesting, again, is that it self-assembles.
198
752000
3000
İlginç olan, gene, şu ki bu da kendiliğinden düzenleniyor.
12:59
A woman named Joanna Aizenberg, at Lucent,
199
755000
4000
Lucent'ta çalışan Joanna Aizenberg adında bir kadın, şimdi
13:03
is now learning to do this in a low-temperature process to create
200
759000
4000
bu tür lenslerin düşük sıcaklıklı bir prosesle nasıl yapılacağını
13:07
these sort of lenses. She's also looking at fiber optics.
201
763000
4000
öğreniyor. Aynı zamanda fiber optiklerle de ilgileniyor.
13:11
That's a sea sponge that has a fiber optic.
202
767000
3000
Bu fiber optikleri olan bir deniz süngeri.
13:14
Down at the very base of it, there's fiber optics
203
770000
3000
En alt kısmında fiber optikler var
13:17
that work better than ours, actually, to move light,
204
773000
3000
ve bunlar ışık iletiminde bizimkilerden daha iyi çalışıyor
13:20
but you can tie them in a knot; they're incredibly flexible.
205
776000
6000
ve onlarla düğüm atabiliyorsunuz, inanılmaz derecede esnekler.
13:26
Here's another big idea: CO2 as a feedstock.
206
782000
4000
Bir büyük fikir daha: Kimyasal hammadde olarak CO2.
13:30
A guy named Geoff Coates, at Cornell, said to himself,
207
786000
3000
Cornell'den Geoff Coates kendi kendine dedi ki:
13:33
you know, plants do not see CO2 as the biggest poison of our time.
208
789000
4000
"Bitkiler CO2'yi zamanımızın en büyük zehri olarak görmüyor.
13:37
We see it that way. Plants are busy making long chains
209
793000
3000
Biz öyle görüyoruz. Bitkiler CO2'den uzun nişasta ve
13:40
of starches and glucose, right, out of CO2. He's found a way --
210
796000
6000
glikoz zincirleri yapmakla meşguller."
13:46
he's found a catalyst -- and he's found a way to take CO2
211
802000
3000
O bir katalizör buldu ve CO2'yi polikarbonata çevirmenin
13:49
and make it into polycarbonates. Biodegradable plastics
212
805000
4000
bir yolunu buldu. CO2'den
13:53
out of CO2 -- how plant-like.
213
809000
2000
biyo-çözünebilen plastikler. Ne kadar bitki gibi.
13:55
Solar transformations: the most exciting one.
214
811000
3000
Solar dönüşümler: En heyecanlı olanı.
13:58
There are people who are mimicking the energy-harvesting device
215
814000
4000
Mor bakterideki enerji toplayan mekanizmayı taklit eden
14:02
inside of purple bacterium, the people at ASU. Even more interesting,
216
818000
4000
insanlar var ASU'da. Daha da ilginci,
14:06
lately, in the last couple of weeks, people have seen
217
822000
3000
son zamanlarda, son birkaç haftada, insanlar hidrojenaz
14:09
that there's an enzyme called hydrogenase that's able to evolve
218
825000
5000
adlı bir enzimin olduğunu ve bunun, proton ve elektronlardan
14:14
hydrogen from proton and electrons, and is able to take hydrogen up --
219
830000
4000
hidrojen üretebildiğini gördüler. Ve hidrojeni absorbe edebildiğini...
14:18
basically what's happening in a fuel cell, in the anode of a fuel cell
220
834000
5000
-aslında bir yakıt hücresinde... yakıt hücresinin anodunda
14:23
and in a reversible fuel cell.
221
839000
2000
ve bir tersinir yakıt hücresinde olan reaksiyondur bu.
14:25
In our fuel cells, we do it with platinum;
222
841000
3000
Günümüz yakıt hücrelerinde biz bunu platinle yapıyoruz.
14:28
life does it with a very, very common iron.
223
844000
4000
Yaşam ise çok çok yaygın bir demirle.
14:32
And a team has now just been able to mimic
224
848000
4000
Ve bir grup şimdilerde bu hidrojen jonglörü
14:36
that hydrogen-juggling hydrogenase.
225
852000
5000
hidrojenazı taklit etmeyi başardı.
14:41
That's very exciting for fuel cells --
226
857000
2000
Bu yakıt hücreleri konusunda çok heyecan verici,
14:43
to be able to do that without platinum.
227
859000
3000
platin olmadan bunu yapabilmek.
14:46
Power of shape: here's a whale. We've seen that the fins of this whale
228
862000
5000
Şeklin gücü: Bu bir balina. Yüzgeçlerinde tüberküller (yumrucuk şeklinde
14:51
have tubercles on them. And those little bumps
229
867000
3000
çıkıntılar) olduğunu görüyoruz. Ve bu küçük çıkıntılar aslında
14:54
actually increase efficiency in, for instance,
230
870000
5000
mesela bir uçak kanadının kenarındaki verimliliği arttırıyor;
14:59
the edge of an airplane -- increase efficiency by about 32 percent.
231
875000
5000
%32 civarinda arttırıyor.
15:04
Which is an amazing fossil fuel savings,
232
880000
2000
Eğer sadece bir kanadın kenarına bunları koyarak elde ettiğinizi düşünürseniz
15:06
if we were to just put that on the edge of a wing.
233
882000
5000
bu müthiş bir fosil yakıt tasarrufu.
15:11
Color without pigments: this peacock is creating color with shape.
234
887000
4000
Pigmentsiz renk: Bu tavuskuşu biçimle renk oluşturuyor.
15:15
Light comes through, it bounces back off the layers;
235
891000
3000
Işık giriyor ve katmanlardan geri yansıyor;
15:18
it's called thin-film interference. Imagine being able
236
894000
3000
buna "ince film interferansı" deniyor. Son katmanları ışıkla
15:21
to self-assemble products with the last few layers
237
897000
3000
oynayarak renkler oluşturan "kendiliğinden düzenlenen"
15:24
playing with light to create color.
238
900000
4000
ürünler yaptığımızı düşünün.
15:28
Imagine being able to create a shape on the outside of a surface,
239
904000
5000
Bir yüzeyin dışında bir şekil yarattığımızı ve bu sayede kendi kendini
15:33
so that it's self-cleaning with just water. That's what a leaf does.
240
909000
5000
sadece suyla temizlediğini düşünün. Yaprakların yaptığı budur.
15:38
See that up-close picture?
241
914000
2000
Alttaki yakın çekim resmi gördünüz mü?
15:40
That's a ball of water, and those are dirt particles.
242
916000
3000
Bu bir su küresi ve etrafındakiler de kir partikülleri.
15:43
And that's an up-close picture of a lotus leaf.
243
919000
3000
Ve bu da bir nilüfer yaprağının yakın çekimi.
15:46
There's a company making a product called Lotusan, which mimics --
244
922000
5000
Lotusan adında bir ürün yapan bir firma var. Bu ürün,
15:51
when the building facade paint dries, it mimics the bumps
245
927000
4000
bu cephe boyası, kuruduğunda kendi kendini temizleyen nilüfer
15:55
in a self-cleaning leaf, and rainwater cleans the building.
246
931000
5000
yaprağındaki yumrucukları taklit ediyor.
16:00
Water is going to be our big, grand challenge:
247
936000
6000
Sıradaki aşmamız gereken büyük engelimiz su konusu olacak;
16:06
quenching thirst.
248
942000
2000
susuzluğu gidermek.
16:08
Here are two organisms that pull water.
249
944000
3000
Burada iki tane su toplayan organizma görüyorsunuz.
16:11
The one on the left is the Namibian beetle pulling water out of fog.
250
947000
4000
Soldaki sisten sus toplayan Namibya böceği.
16:15
The one on the right is a pill bug -- pulls water out of air,
251
951000
3000
Sağdaki de havadan su toplayan bir tespih böceği.
16:18
does not drink fresh water.
252
954000
3000
Tatlı su içmiyor.
16:21
Pulling water out of Monterey fog and out of the sweaty air in Atlanta,
253
957000
7000
Monterey sisindeki ya da Atlanta'nın terleten havasındaki suyu
16:28
before it gets into a building, are key technologies.
254
964000
4000
binalara girmeden önce alabilmek çok önemli teknolojiler.
16:32
Separation technologies are going to be extremely important.
255
968000
4000
Ayırma teknolojileri son derece önemli olacaklar.
16:36
What if we were to say, no more hard rock mining?
256
972000
4000
Sert kayaç madenciliğine artık gerek yok diyebilsek?
16:40
What if we were to separate out metals from waste streams,
257
976000
6000
Atık kollarından metalleri ayırabilsek,
16:46
small amounts of metals in water? That's what microbes do;
258
982000
4000
sudaki az miktardaki metalleri? Mikropların yaptığı budur;
16:50
they chelate metals out of water.
259
986000
2000
sudaki metalleri yakalıyorlar.
16:52
There's a company here in San Francisco called MR3
260
988000
3000
Burada, San Francisco'da MR3 adında bir firma var;
16:55
that is embedding mimics of the microbes' molecules on filters
261
991000
6000
Atık kollarından maden çıkarmak için mikrop moleküllerinin
17:01
to mine waste streams.
262
997000
3000
taklitlerini filtrelere yerleştiriyorlar.
17:04
Green chemistry is chemistry in water.
263
1000000
4000
Yeşil kimya suda yapılan kimyadır.
17:08
We do chemistry in organic solvents.
264
1004000
2000
Biz organik solventlerde kimya yapıyoruz.
17:10
This is a picture of the spinnerets coming out of a spider
265
1006000
4000
Bu, bir örümceğin ağ yapan memeciklerinin ve ağın örümcekten
17:14
and the silk being formed from a spider. Isn't that beautiful?
266
1010000
3000
nasıl oluştuğunun bir resmi. Çok güzel değil mi?
17:17
Green chemistry is replacing our industrial chemistry with nature's recipe book.
267
1013000
8000
Yeşil kimya, doğanın tarifleriyle endüstriyel kimyanın yerini alıyor.
17:25
It's not easy, because life uses
268
1021000
5000
Bu kolay değil çünkü
17:30
only a subset of the elements in the periodic table.
269
1026000
4000
yaşam periyodik tablodaki elemetlerin sadece bir alt kümesini kullanıyor.
17:34
And we use all of them, even the toxic ones.
270
1030000
4000
Biz ise hepsini kullanıyoruz, zehirli olanları bile.
17:38
To figure out the elegant recipes that would take the small subset
271
1034000
5000
Periyodik tablonun küçük alt kümesini kullanarak "şık tarifler"i çözmek ve
17:43
of the periodic table, and create miracle materials like that cell,
272
1039000
6000
örümceğin ağı gibi mucize malzemeler yapmak
17:49
is the task of green chemistry.
273
1045000
2000
yeşil kimyanın işi.
17:51
Timed degradation: packaging that is good
274
1047000
4000
Zamanlanmış bozunma: İyi olan ambalajlar...
17:55
until you don't want it to be good anymore, and dissolves on cue.
275
1051000
4000
ta ki siz iyi olmasını istemediğiniz ana kadar...ve hemen sonra da çözünen ambalajlar.
17:59
That's a mussel you can find in the waters out here,
276
1055000
3000
Bu etraftaki sularda bulabileceğiniz bir midye.
18:02
and the threads holding it to a rock are timed; at exactly two years,
277
1058000
4000
Ve onu kayaya bağlayan ipler zamanlanmış...tam olarak iki sene sonunda
18:06
they begin to dissolve.
278
1062000
2000
çözünmeye başlıyorlar.
18:08
Healing: this is a good one.
279
1064000
3000
İyileşme: Bu iyi bir örnek.
18:11
That little guy over there is a tardigrade.
280
1067000
3000
Oradaki küçük eleman bir tardigrad.
18:14
There is a problem with vaccines around the world
281
1070000
6000
Tüm dünyada aşıların hastalara ulaşmasıyla ilgili
18:20
not getting to patients. And the reason is
282
1076000
3000
bir problem var. Nedeni,
18:23
that the refrigeration somehow gets broken;
283
1079000
4000
soğutmanın sekteye uğraması;
18:27
what's called the "cold chain" gets broken.
284
1083000
2000
buna "soğuk zincir"in kırılması deniyor.
18:29
A guy named Bruce Rosner looked at the tardigrade --
285
1085000
3000
Bruce Rosner adında biri; tamamen kuruyan,
18:32
which dries out completely, and yet stays alive for months
286
1088000
6000
yine de aylarca yaşayabilen ve kendini yeniden iyileştirebilen
18:38
and months and months, and is able to regenerate itself.
287
1094000
3000
tardigradı inceledi.
18:41
And he found a way to dry out vaccines --
288
1097000
3000
Ve aşıları kurutmanın ve
18:44
encase them in the same sort of sugar capsules
289
1100000
4000
tardigradların hücrelerinde olan şeker kapsüllerine benzer bir kapsülle kaplamanın
18:48
as the tardigrade has within its cells --
290
1104000
3000
bir yolunu buldu. Bu da şu demek oluyor ki artık
18:51
meaning that vaccines no longer need to be refrigerated.
291
1107000
5000
aşıların soğutulmasına gerek kalmayacak.
18:56
They can be put in a glove compartment, OK.
292
1112000
4000
Bir torpido gözüne koyulabilecekler...
19:00
Learning from organisms. This is a session about water --
293
1116000
5000
Organizmalardan öğrenemek. Bu suyla ilgili bir oturum...
19:05
learning about organisms that can do without water,
294
1121000
3000
soğutulmadan aylar, aylar, aylarca dayanabilecek bir aşıyı yapmak
19:08
in order to create a vaccine that lasts and lasts and lasts without refrigeration.
295
1124000
7000
için susuz yaşayabilen organizmalardan öğrenmek.
19:15
I'm not going to get to 12.
296
1131000
3000
12'ye gelemeyeceğim.
19:18
But what I am going to do is tell you that the most important thing,
297
1134000
4000
Ama size şunu söylemek isterim ki tüm bu adaptasyonlara rağmen
19:22
besides all of these adaptations, is the fact that these organisms
298
1138000
5000
en önemli şey şu gerçektir: Bu organizmalar
19:27
have figured out a way to do the amazing things they do
299
1143000
5000
yaptıkları müthiş şeyleri, kendi türlerinin
19:32
while taking care of the place
300
1148000
3000
devamlılığını koruyacak yeri koruyarak
19:35
that's going to take care of their offspring.
301
1151000
5000
yapmanın bir yolunu bulmuşlardır.
19:40
When they're involved in foreplay,
302
1156000
3000
Ön sevişmeye karıştıkları zaman,
19:43
they're thinking about something very, very important --
303
1159000
3000
çok çok önemli bir şeyi düşünüyorlar
19:46
and that's having their genetic material
304
1162000
4000
ve bu da genetik malzemelerinin bundan
19:50
remain, 10,000 generations from now.
305
1166000
5000
10 bin jenerasyon sonra bile korunmuş olması.
19:55
And that means finding a way to do what they do
306
1171000
2000
Bu da, yaptıkları müthiş şeyleri, kendi döllerini
19:57
without destroying the place that'll take care of their offspring.
307
1173000
4000
koruyacak yeri yok etmeden yapmanın yolunu buldukları anlamına gelir.
20:01
That's the biggest design challenge.
308
1177000
3000
Aşmamız gereken en büyük tasarım problemi budur.
20:04
Luckily, there are millions and millions of geniuses
309
1180000
6000
Şanslıyız ki, bize en iyi fikirlerini sunmak isteyen
20:10
willing to gift us with their best ideas.
310
1186000
3000
milyonlarca, milyonlarca dahi var.
20:13
Good luck having a conversation with them.
311
1189000
3000
Onlarla sohbetinizde bol şanslar.
20:16
Thank you.
312
1192000
1000
Teşekkür ederim.
20:17
(Applause)
313
1193000
14000
(Alkış)
20:31
Chris Anderson: Talk about foreplay, I -- we need to get to 12, but really quickly.
314
1207000
4000
Chris Anderson: Ön sevişmeyle ilgili bir şeyler söyleyin; benim...bizim 12'yi de öğrenmemiz gerekiyor, ama hızlıca.
20:35
Janine Benyus: Oh really?
315
1211000
1000
Janine Benyus: Oo gerçekten mi?
20:36
CA: Yeah. Just like, you know, like the 10-second version
316
1212000
3000
CA: Evet. Bilirsin, tam da 10,11 ve 12'nin 10 saniyelik
20:39
of 10, 11 and 12. Because we just -- your slides are so gorgeous,
317
1215000
3000
versiyonları gibi. Çünkü biz sadece...slaytlarınız o kadar muhteşem
20:42
and the ideas are so big, I can't stand to let you go down
318
1218000
2000
ve fikirler o kadar büyük ki sizin 10, 11 ve 12'yi
20:44
without seeing 10, 11 and 12.
319
1220000
2000
göstermeden gitmenize dayanamam.
20:46
JB: OK, put this -- OK, I'll just hold this thing. OK, great.
320
1222000
4000
JB: Tamam, bunu tekrar takayım, tamam, tutayım o zaman, tamam, harika
20:50
OK, so that's the healing one.
321
1226000
3000
Tamam, bu iyileşmeyle ilgili olan.
20:53
Sensing and responding: feedback is a huge thing.
322
1229000
3000
Algılama ve cevap verme: Geribildirim çok önemli bir şey.
20:56
This is a locust. There can be 80 million of them in a square kilometer,
323
1232000
4000
Bu bir çekirge. Bir kilometrekare 80 milyonu birden bulunup
21:00
and yet they don't collide with one another.
324
1236000
3000
yine de birbirleriyle çarpışmıyorlar.
21:03
And yet we have 3.6 million car collisions a year.
325
1239000
5000
Buna rağmen biz her sene 3.6 milyon araba kazası yapıyoruz.
21:08
(Laughter)
326
1244000
2000
(Kahkaha)
21:10
Right. There's a person at Newcastle
327
1246000
4000
Değil mi? Newcastle'da bunun
21:14
who has figured out that it's a very large neuron.
328
1250000
3000
çok büyük bir nöronla ilgili olduğunu bulan biri var.
21:17
And she's actually figuring out how to make
329
1253000
3000
Ve çekirgedeki bu çok büyük nörondan yola çıkarak
21:20
a collision-avoidance circuitry
330
1256000
2000
nasıl çarpışma önleyici bir devre
21:22
based on this very large neuron in the locust.
331
1258000
4000
yapılabileceğini çözüyor.
21:26
This is a huge and important one, number 11.
332
1262000
2000
Bu, çok büyük ve önemli bir örnek, 11 numara.
21:28
And that's the growing fertility.
333
1264000
2000
O da artan verimlilik.
21:30
That means, you know, net fertility farming.
334
1266000
4000
Bu da, bilirsiniz, tam verimli tarım anlamına gelir.
21:34
We should be growing fertility. And, oh yes -- we get food, too.
335
1270000
4000
Verimliliği arttırıyor olmamız gerekir. Ve, ooo evet, yiyeceğimiz de oluyor.
21:38
Because we have to grow the capacity of this planet
336
1274000
5000
Çünkü yaşam için daha fazla fırsatlar yaratmak için
21:43
to create more and more opportunities for life.
337
1279000
3000
bu gezegenin kapasitesini arttırmamız gerekiyor.
21:46
And really, that's what other organisms do as well.
338
1282000
2000
Ve gerçekten, bu diğer organizmaların da yaptığı bir şey.
21:48
In ensemble, that's what whole ecosystems do:
339
1284000
3000
Uyum içinde, tüm ekosistemin yaptığı bu:
21:51
they create more and more opportunities for life.
340
1287000
3000
Yaşam için sürekli daha fazla fırsat yaratmak.
21:54
Our farming has done the opposite.
341
1290000
3000
Bizim tarımımız bunun tersini yaptı.
21:57
So, farming based on how a prairie builds soil,
342
1293000
4000
Yani, ovanın toprak yapışından yola çıkan bir tarım,
22:01
ranching based on how a native ungulate herd
343
1297000
4000
yerli bir toynaklı sürüsünün soyun sağlığını
22:05
actually increases the health of the range,
344
1301000
2000
arttırışından yola çıkan bir hayvancılık.
22:07
even wastewater treatment based on how a marsh
345
1303000
5000
Hatta bir bataklığın sadece suyu temizlemekle kalmayıp
22:12
not only cleans the water,
346
1308000
2000
inanılmaz ışıltılı bir üretkenlik yaratmasından temellenen
22:14
but creates incredibly sparkling productivity.
347
1310000
4000
atık su arıtması.
22:18
This is the simple design brief. I mean, it looks simple
348
1314000
4000
Bu basit tasarım özetimiz. Tabi basit gözüküyor
22:22
because the system, over 3.8 billion years, has worked this out.
349
1318000
5000
çünkü sistem, 3.8 milyar yılın üzerinde, bununla uğraştı.
22:27
That is, those organisms that have not been able to figure out
350
1323000
5000
Yaşadıkları yeri geliştirmeyi ya da tatlılaştırmayı başaramamış
22:32
how to enhance or sweeten their places,
351
1328000
4000
organizmalar ise bugün çevremizde olmadıklarından
22:36
are not around to tell us about it.
352
1332000
3000
bize hikâyelerini anlatamıyorlar.
22:39
That's the twelfth one.
353
1335000
3000
Bu on ikincisi.
22:42
Life -- and this is the secret trick; this is the magic trick --
354
1338000
4000
Yaşam -ve gizli numara bu; sihirli numara bu-
22:46
life creates conditions conducive to life.
355
1342000
4000
yaşam, yaşama vesile olan koşullar yaratıyor.
22:50
It builds soil; it cleans air; it cleans water;
356
1346000
4000
Toprak yapıyor, havayı temizliyor, suyu temizliyor,
22:54
it mixes the cocktail of gases that you and I need to live.
357
1350000
3000
Sizin benim yaşamak için ihtiyacımız olan gaz kokteylini yapıyor.
22:57
And it does that in the middle of having great foreplay
358
1353000
6000
Ve bunu müthiş bir ön sevişmenin ortasında yapıyor
23:03
and meeting their needs. So it's not mutually exclusive.
359
1359000
6000
ve ihtiyaçlarını karşılayarak. Yani karşılıklı dışlayıcı bir şekilde değil.
23:09
We have to find a way to meet our needs,
360
1365000
3000
Bu yeri cennete çevirirken ihtiyaçlarımızı karşılamanın
23:12
while making of this place an Eden.
361
1368000
6000
bir yolunu bulmamız gerekiyor.
23:18
CA: Janine, thank you so much.
362
1374000
1000
CA: Janine, çok teşekkürler.
23:19
(Applause)
363
1375000
1000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Janine Benyus - Science writer, innovation consultant, conservationistA self-proclaimed nature nerd, Janine Benyus' concept of biomimicry has galvanized scientists, architects, designers and engineers into exploring new ways in which nature's successes can inspire humanity.
Why you should listen
In the world envisioned by science author Janine Benyus, a locust's ability to avoid collision within a roiling cloud of its brethren informs the design of a crash-resistant car; a self-cleaning leaf inspires a new kind of paint, one that dries in a pattern that enables simple rainwater to wash away dirt; and organisms capable of living without water open the way for vaccines that maintain potency even without refrigeration -- a hurdle that can prevent life-saving drugs from reaching disease-torn communities. Most important, these cool tools from nature pull off their tricks while still managing to preserve the environment that sustains them, a life-or-death lesson that humankind is in need of learning.
As a champion of biomimicry, Benyus has become one of the most important voices in a new wave of designers and engineers inspired by nature. Her most recent project, AskNature, explores what happens if we think of nature by function and looks at what organisms can teach us about design.
Janine Benyus | Speaker | TED.com